Technische und strukturelle Voraussetzungen für KI-Zitationen
Neben dem Content selbst spielen technische und strukturelle Faktoren eine wichtige Rolle, um KI-Zitationen zu fördern. Viele dieser Aspekte überschneiden sich mit bewährten SEO-Praktiken, werden jedoch um neue KI-spezifische Standards ergänzt:
- Saubere HTML-Struktur & semantische Auszeichnung: Eine klare Gliederung mit <h1> für den Titel, sinnvollen <h2>/<h3>-Überschriften und strukturierten Absätzen erleichtert es KI, Inhalte zu erfassen. Semantisch korrektes HTML (Listen als <ul>/<ol>, Tabellen als <table> etc.) stellt sicher, dass keine wichtigen Inhalte im Code „versteckt“ sind. KI-Systeme extrahieren Text ähnlich wie ein Browser – unübersichtlicher, skriptlastiger Aufbau erschwert das Verständnis. Zudem gilt: Mobilfähigkeit und schnelle Ladezeiten sind weiterhin Pflicht, da sie auch für Suchindex und Nutzererlebnis zählen (und evtl. die KI-Crawler Timeout-Grenzen haben).
- **Schema.org strukturierte Daten (JSON-LD): Die Implementierung von Schema Markup macht Inhalte für Maschinen noch greifbarer. Rich-Snippet-Daten wie Article, FAQPage, Product etc. helfen Google & Co., kontextuelle Infos (Autor, Datum, Bewertungen, FAQs) zu verstehen. Zwar nutzen KI-Sprachmodelle vorrangig den reinen Inhalt zur Antwortgenerierung (Featured Snippets basieren auf Content, nicht Schema), doch strukturierte Daten sind ein Vertrauenssignal und können indirekt helfen: Sie untermauern die Glaubwürdigkeit und erleichtern es, die Seite als thematisch relevant einzuordnen. Außerdem: Wenn KI-Assistenten später tiefer mit Wissensgraphen arbeiten, sind strukturierte Daten die Basis dafür. Tipp: JSON-LD-Snippets im <head> der Seite sind die empfohlene Implementierung (Google bevorzugt diese). Nutzen Sie Markup für Organisation/Person (mit Kontaktdaten, Social-Links), für Artikel/BlogPosting (mit Autor, Datum) etc., passend zum Seiteninhalt.
- Meta-Daten & Open Graph: Klassische Meta-Tags wie title und description bleiben relevant. Sie beeinflussen zwar primär das Snippet in Google SERPs, können aber auch von KI-Tools ausgelesen werden, z.B. um Kontext oder eine Kurzzusammenfassung zu erhalten. Open Graph Tags (og:title, og:description, og:image) sind zwar für Social Media Shares gedacht, doch auch KI mit Web-Browsing könnte darauf zurückgreifen, um den Inhalt besser einzuordnen. Zumindest schaden sie nicht – sie gehören zu einer vollständigen technischen Optimierung.
- Sitemap.xml und robots.txt: Eine aktuelle XML-Sitemap hilft Suchmaschinen (und potenziell KI-Crawlern) beim Finden aller wichtigen URLs. In der Google Search Console hinterlegt, stellt sie sicher, dass neue/aktualisierte Inhalte bekannt sind. robots.txt sollte KI-relevante Inhalte nicht blockieren: Erlauben Sie den bekannten Bots (Googlebot, Bingbot, ggf. GPTBot etc.) den Zugriff. Wichtig: Google’s SGE nutzt den Google-Index – also müssen Inhalte indexiert sein, um überhaupt in KI-Antworten zu erscheinen. Vermeiden Sie daher noindex auf Inhalten, die Sie als KI-Snippet sehen wollen.
- llms.txt (neuer Standard): Ein brandneuer Ansatz ist die LLMs.txt-Datei im Root der Website. Ähnlich wie robots.txt oder sitemap dient sie speziell dazu, KI-Crawlern eine kuratierte Liste wichtiger Inhalte anzubietensemrush.comsemrush.com. In einer Markdown-strukturierten Datei kann der Website-Betreiber z.B. seine wichtigsten Seiten, Blogposts, Produkte etc. auflisten – also gewissermaßen ein „Speiseplan“ für KI. Die Idee: KI-Modelle haben oft begrenzte Kontextfenster und können komplexe Websites nicht vollständig erfassensemrush.comsemrush.com. llms.txt bietet komprimierte, relevante Infos an einer Stelle, um effizienteres Crawling zu ermöglichensemrush.comsemrush.com. Beispiel-Inhalt einer llms.txt: Überschriften, kurze Beschreibungen und Links zu Top-Seiten (siehe Beispiel im Semrush-Blogsemrush.comsemrush.com). Aktueller Stand: llms.txt ist noch ein Vorschlag (Stand 2025) – kein großer KI-Dienst hat offiziell bestätigt, sie auszuwertensemrush.comsemrush.com. Google-Mitarbeiter John Mueller sagte jüngst: „Kein AI-System nutzt derzeit llms.txt.“semrush.com. Dennoch implementieren erste Seiten (z.B. Anthropic) testweise eine llms.txtsemrush.com. Tipp: Da der Aufwand gering ist, kann es nicht schaden, die eigene llms.txt anzulegen – etwa mittels Plugin (siehe Abschnitt 5) – um für die Zukunft gewappnet zu sein.
- Trust-Elemente und rechtliche Seiten: KI achtet indirekt auch auf Trust-Signale im technischen Sinne. Dazu zählen z.B. SSL-Verschlüsselung (https), ein sauberer Impressums-/Kontakt-Bereich, Datenschutzerklärung, und – gerade im deutschsprachigen Raum wichtig – vollständige Anbieterkennzeichnung. Solche Elemente stärken die Seriösität. Ein Autoren- bzw. Quellenblock am Anfang oder Ende eines Artikels, der Autorennamen, Kurzvita, vielleicht ein Foto, Veröffentlichungsdatum und weiterführende Links (Impressum, Studien) enthält, kann ebenfalls dazu beitragen, die „Zitationswürdigkeit“ zu erhöhen. Diese Informationen untermauern Expertise und Vertrauenswürdigkeit der Website.
Zusammengefasst sollte die Website technisch state-of-the-art sein: Vollständig crawlbar, strukturiert, schnell und mit allen relevanten Dateien (robots, Sitemap, ggf. llms.txt) ausgestattet. Je maschinenlesbarer und solider die Seite, desto lieber „bedienen“ sich KI-Systeme an ihren Inhalten.
